协助使用混合模型分析你好呀，
我想要一些有关如何在 JMP 中执行混合模型分析的帮助/评论，因为它似乎最适合我的数据。
我希望比较两组（患者和健康对照）之间睡眠前和睡眠后测试分数的组内差异。
我所做的步骤如下：
- 在角色变量 (Y) 下添加了测试分数（前和后）
-添加了固定效应下的组变量（对照组和患者组分别为0和1）
- 增加了随机效果下的个人ID。
以上是否正确？另外，哪种协方差结构最合适？这种模型的使用对我来说是新的，因此我将不胜感激。
基础数据分析和建模回复：协助使用混合模型分析嗨@OddsMouse312534 ，
欢迎来到社区！
如果我足够了解您的主题，您有兴趣了解治疗组是否受益于比对照组更高/更好的睡眠后测试分数，同时考虑到睡前测试分数（个人和群体之间可能有所不同） 。如果没有关于如何收集数据的指示（这将指导适当的建模），就很难提出解决方案。
可能有多种方法可以分析您的数据。以下是一些想法，某些选项可能与您的主题无关，因此您可以根据您的领域专业知识以及数据的收集方式（随机/DoE？）选择最合适的选项：
- 您可以分析睡眠后和睡眠前测试分数之间的差异，这样初始值（睡眠前分数）就不会影响结果，您只需根据个人所在的组来分析睡眠分数的差异。
- 也可以使用测试前睡眠分数作为随机效应，组变量作为固定效应，睡眠后分数作为响应 Y。通过这种方式，您可以解释睡眠前测试分数的变异性不同个体之间的差异，您有兴趣了解不同组别（对照组与治疗组）的最终睡眠后测试分数可能有何不同。
如果对照组和治疗组中都没有个体，我不认为使用 ID 作为随机效应有什么意义（因为选项 2 可能已经考虑到个体之间睡前测试分数的变异性）。选项 1 可能不需要随机效应，因为仅分析分数之间的变化（因此分数差异中可能已经考虑了个体的随机影响）。
您还可以在“混合模型”部分检查 JMP 提供的数据集（转至“帮助”，然后“样本索引”并查找“混合模型”部分）。根据您可能掌握的有关个人的信息量，有一些数据集可以帮助您弄清楚如何处理变量：Cholesterol Stacked.jmp 例如，用于处理时间、患者和群体，并在其中嵌套治疗患者作为随机效应。 GrowthMeasurement.jmp 是处理在不同年龄评估的患者（重复结构）的一个很好的例子。
这些是一些开始讨论的快速建议和想法，如果您可以提供有关数据生成、研究目标、参与者数量等的更多背景信息……可能还有一个简短的匿名数据集，那将会很有帮助。
我相信社区的其他成员可能会加入讨论并提供更多信息。
希望第一个讨论开始可以帮助您，
回复：协助使用混合模型分析嗨维克多，
非常感谢您的回复。如果我可以进一步详细说明：
该研究涉及一组患有特定疾病的患者与一组健康对照。该研究的目的是评估睡眠对认知测试结果的影响，测试在两个时间点进行：基线（睡眠前）和第二天早上（睡眠后）。没有具体的干预措施，目的是评估分数变化是否存在“组间”差异，以衡量睡眠对测试结果的影响，看看组间是否存在显着差异。患者组总人数为 48 人，对照组为 45 人。我通过独立 t 检验比较了各组之间的 delta 平均值（睡眠前和睡眠后分数之间的差异），但我认为这不足以捕捉整个情况。这就是我研究混合模型的原因：由于测量了个体患者和对照，我想使用 ID 作为随机效应。
回复：协助使用混合模型分析你好@OddsMouse312534 ，
您可能会发现此 JMP 说明很有趣，可以比较可用的不同建模选项： 在 JMP® 软件中分析重复测量 - JMP 用户社区
我认为您可能拥有与 Cholesterol Stacked.jmp 数据表（可在示例索引或此消息的副本中找到）中呈现的数据结构非常相似的数据结构，因此 JMP 帮助的这一部分可能有助于您构建数据表并运行适当的建模： 重复测量的示例
如果您想查看更具体和类似的用例，我根据您的示例创建了一个简单的玩具数据集，并提供了可能的混合分析：Test_MixedModel.jmp
再次强调，选择最合适的模型不仅关乎“最佳拟合”，还关乎数据的结构和收集方式。混合模型中可能存在不同的重复测量结构，应根据统计结果和研究方式进行评估。
希望这个答案能帮到你，
回复：协助使用混合模型分析请允许我补充一下：我想知道在这种情况下混合组间方差分析是否适用。问题是我不知道如何将时间点纳入 JMP 中的模型（用于重复效应），即如何将其纳入数据库。目前数据库中只有参与者的 ID、条件（0 代表对照组，1 代表患者组）以及前后测试结果。
